Vidéo: A quoi sert le test de Durbin Watson ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Durbin – Statistique de Watson . En statistiques, le Durbin – Statistique Watson est un statistique de test utilisée pour détecter la présence d'autocorrélation au décalage 1 dans les résidus (erreurs de prédiction) à partir d'une analyse de régression.
Considérant cela, que nous dit le test de Durbin Watson ?
Les Durbin Watson ( DW ) statistique est un test pour l'autocorrélation dans les résidus d'une analyse de régression statistique. Les Durbin - Watson statistique aura toujours une valeur comprise entre 0 et 4. Les valeurs de 0 à moins de 2 indiquent une autocorrélation positive et les valeurs de 2 à 4 indiquent une autocorrélation négative.
De plus, pourquoi testons-nous l'autocorrélation ? L'existence de autocorrélation dans les résidus d'un modèle est un signe que le modèle peut être défectueux. L'autocorrélation est diagnostiqué à l'aide d'un corrélogramme (tracé ACF) et pouvez être testé en utilisant le Durbin-Watson test . Cela signifie que les données est corrélée avec elle-même (c'est-à-dire nous ont autocorrélation /corrélation sérielle).
Les gens demandent également, que signifie un faible Durbin Watson ?
Si c'est Durbin - Watson statistique de test alors il moyens la corrélation automatique est très meugler . Une valeur de 2 moyens qu'il n'y a pas d'autocorrélation dans l'échantillon. Les valeurs proches de 0 indiquent une autocorrélation positive et les valeurs vers 4 indiquent une autocorrélation négative.
Comment interprétez-vous les résultats de la statistique Durbin Watson ?
informatique et interpréter les Durbin – Statistique Watson . est l'autocorrélation de l'échantillon des résidus, d = 2 indique qu'il n'y a pas d'autocorrélation. La valeur de d est toujours comprise entre 0 et 4. Si le Durbin – Statistique Watson est sensiblement inférieur à 2, il existe des preuves d'une corrélation en série positive.
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Dans Minitab : cliquez sur Stat > Régression > Régression > Ajuster le modèle de régression. Cliquez sur « Résultats » et vérifiez la statistique Durbin-Watson
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